新冠肺炎疫情对我国消费需求的影响分析

杨扬 杨桂元

摘要：本文选择我国社会消费品零售总额月度数据为研究对象，首先建立多元线性回归模型、季节指数预测模型和引入虚拟变量季节波动预测模型，在此基础上建立以误差平方和最小为最优准则的诱导有序加权算术平均（IOWA）组合预测模型，对2020年上半年我国社会消费品零售总额进行预测。预测结果表明：受新冠肺炎疫情的影响，2020年1-2月份社会消费品零售总额比正常年份下降了25.30%;3月份下降了21.71%，降幅明显收窄;第一季度下降了24.13%。4-6月份社会消费品零售总额比正常年份降幅持续收窄，5月份已接近上一年同期水平，6月份已达到或超过上一年同期水平。

Abstract： This paper selects the monthly data of China's total retail sales of consumer goods as the research object. Firstly， multiple linear regression model， seasonal index prediction model and seasonal fluctuation prediction model with dummy variables are established. With the minimum error sum of squares as the optimal criterion， an forecast combination model based on induced ordered weighted arithmetic average （IOWA） operator was established to predict the total retail sales of consumer goods in China from January to march in 2020. The predicted results show that the total retail sales of consumer goods in January-February 2020 will drop by 25.30% compared with the normal year due to the impact of COVID-19. In March， it fell by 21.21%， a much narrower decline. It was down 24.13 percent in the first quarter. From April to June， the decline in the total retail sales of consumer goods has been narrowing compared with the normal year. In May， it was close to the level of the same period of the previous year， and in June， it reached or exceeded the level of the same period of the previous year.

關键词：新冠肺炎疫情;虚拟变量;季节波动;IOWA;组合预测;预测精度

Key words： COVID-19 epidemic;dummy variable;seasonal fluctuations;IOWA operator;forecast combination;forecast accuracy

中图分类号：F201;F222                                  文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2020）30-0046-04

0  引言

突如其来的新冠肺炎疫情给我国经济社会发展带来前所未有的冲击，主要经济指标明显下滑。疫情发生以来，居民减少外出购物，纷纷取消聚餐聚会，非生活必需类商品销售和餐饮业受到明显冲击，居民宅在家里生活也简单化甚至一些生活必需品的消费也受到严重影响。同时，文化和旅游部发布有关暂停旅游企业经营活动的紧急通知，景区订票大幅取消，旅游企业暂停经营，旅游住宿等相关行业也受到严重影响。居民消费受到抑制，春节假期及2-3月份消费市场受冲击明显。第二季度，随着国内疫情防控向好形势持续巩固，企业复商复市步伐加快，居民生活秩序明显恢复，市场销售连续四个月好转。

国家统计局网站发布统计数据显示，2020年1-2月份我国社会消费品零售总额同比下降20.5%，3月份同比下降15.8%，第一季度同比下降19%[1]。国家发改委副主任兼国家统计局局长、党组书记宁吉喆在《求是》杂志发文明确表示：“疫情防控期间，居民线下购物、在外就餐、亲朋聚会、外出旅游、文体娱乐等消费活动大量减少。一季度，社会消费品零售总额同比下降19.0%，其中商品零售额下降15.8%，餐饮收入额下降44.3%;全国居民人均消费支出实际下降12.5%[2]。”国家统计局贸易外经司司长蔺涛在国家统计局网站上发文明确表示：疫情对零售市场短期冲击大，消费长期向好趋势没有改变[3];应对疫情冲击成效初显3月份市场销售趋于好转[4]。随着疫情防控向好态势持续巩固和各项消费政策的落地生效，居民增加外出活动，市场销售明显好转。市场销售持续回升消费方式创新发展，二季度社会消费品零售总额同比下降3.9%，降幅比一季度收窄15.1个百分点，扣除价格因素，实际下降5.2%，收窄16.7个百分点;从市场规模看，二季度实现社会消费品零售总额9.4万亿元，总量比一季度增加1.5万亿元[5]。

这些确切结果都是“事后”根据统计数据计算得出的。然而，如何在“事前”对正常情况下的消费水平作出预测，做到“早知道”，“早计划”，这才是预测的主要目的。本文选择我国社会消费品零售总额（单位：亿元）为研究对象，首先建立多元线性回归模型、季节指数预测模型和引入虚拟变量的季节波动预测模型，然后以预测精度为诱导值、以误差平方和最小为最优准则建立诱导有序加权算术平均（Induced Ordered Weighted Average，IOWA）组合预测模型，以便提高预测精度。用建立的组合预测模型对疫情发生以来2020年上半年我国社会消费品零售总额进行预测。预测值可看作未受新冠肺炎疫情影响（正常情况下）社会消费品零售总额，将其与2020年上半年社会消费品零售总额（统计数据）[1]进行比较，结果显示：由于受新冠肺炎疫情的影响，我国2020年1-2月份社会消费品零售总额比正常年份下降了25.30%;3月份下降了21.71%，降幅明显收窄;第一季度下降了24.13%。4-6月份社会消费品零售总额比正常年份降幅持续收窄，5月份已接近上一年同期水平，6月份已达到或超过上一年同期水平。

1  多元线性回归模型

由于我国社会消费品零售总额yt受到多种因素的影响，本文基于经济学理论与统计数据的特征，通过逐步回归剔除对社会消费品零售总额影响不显著的因素，采用计量经济模型，筛选出对社会消费品零售总额影响最大的流通中的货币供应量（M0/亿元）x1t、国家财政支出（亿元）x2t和货运量（亿吨）x3t。样本区间为2000年1月至2019年12月20年共240个月，建立多元线性回归模型[6]：

为了预测2020年上半年社会消费品零售总额，首先用指数平滑法预测2020年上半年的流通中的货币供应量、财政支出和货运量，代入多元线性回归模型（1）预测2020年1-6月份的社会消费品零售总额分别是35282.1亿元、29114.5亿元、33089.5亿元、32914.9亿元、33008.5亿元和34735.8亿元。

2  季节指数预测模型

从我国社会消费品零售总额月度数据yt可以看出，其变化呈现出逐步增长的长期趋势和不同月份有规律的季节波动。通过对我国社会消费品零售总额月度数据的分析可以看出，2016年3月以后的数据比较平稳，尤其是2016年1、2月份数据异常，因此采取样本区间2016年3月至2019年12月（46个月，46期），建立带有季节波动的预测模型。

首先建立反映长期趋势的一元线性回归模型，然后采取加法模型测算1-12月份的季节指数St （mod12），用季节指数对长期趋势进行调整[6]。得季节指数预测模型：

其中t是从2016年3月开始编号1，2016年4月编号2，……，2019年12月编号46。St （mod12）是月份编号为t对应的加法型季节指数（由于按季节分成12个月，t按12同余），根据2016年3月-2019年12月样本数据计算季节指数分别为：S1=705.48，S2=-1053.87，S3=-1871.08，S4=

-2783.34，S5=-901.29，S6=-602.35，S7=-1088.53，S8=-523.66，

S9=-214.95，S10=2996.95，S11=2651.24，S12=3135.41。样本期内平均预测精度达98.51%。

应用季节指数预测模型（2）预测2020年1-6月份的社会消费品零售总额分别是36697.8亿元、34689.5亿元、34523.3亿元、33812.1亿元、35895.2亿元和36395.2亿元。

3  引入虚拟变量的季节波动预测模型

由于我国社会消费品零售总额月度数据yt呈现出逐步增长的长期趋势和不同月份有规律的季节波动。以1月份为基准，引进虚拟变量Di=1  第i月份0  非第i月份，i=1，2，3，…，12对应的回归系数用以反映该月份社会消费品零售总额中季节波动比1月份增加或减少的数值，建立综合反映长期趋势和季节波动多元线性回归模型。

其中t是从2016年3月开始编号1，2016年4月编号2，…，2019年12月编号46。

模型中各参数（尤其是11个虚拟变量）都是显著的，引入虚拟变量的多元线性回归模型显著。用（3）式预测2020年1-6月份的社会消费品零售总额分别是36046.7亿元、34038.4亿元、33713.8亿元、33002.6亿元、35085.7亿元和35585.7亿元。

4  组合预测模型

为了提高预测精度，将多种预测方法进行组合，形成组合预测模型。本文考虑以预测精度为诱导值，建立变权重的诱导有序加权算术平均（Induced Ordered Weighted Average，IOWA）组合预测模型[7][8]。

但是由于是诱导有序的加权算术平均组合预测模型，三种单项预测模型都参与到了模型中，样本期（46期）内多元线性回归模型、季节指数预测模型和引入虚拟变量的季节波动预测模型三种单项预测模型权重等于1的次数分别为4、7、35。

为了便于比较三个单项预测模型和组合预测模型的优劣，将样本期内预测误差平方和（error sum of square，SSE）、样本期内平均预测精度（average forecast accuracy，AFA）进行比较列表，见表2。

从表2看出，组合预测模型显著提高了预测精度，大幅度降低了预测模型的误差平方和。因此用组合预测模型进行预测具有较高的预测精度。

5  预测与评价

由于是变权重组合预测模型，在每期预测结果中组合预测模型的权重是根据预测精度高、中、低分别取权重1，0，0，但在预测期无法预知三种单项预测方法的预测精度，本文采取简单平均法确定预测期各单项预测方法在组合预测中的权重。由于在样本期（共46期）内多元线性回归模型有4期权重是1，其余权重是0;季节指数预测模型有7期的权重是1，其余权重是0;引入虚拟变量的季节波动预测模型有35期的權重是1，其余权重是0。将样本期内的平均权重作为三种单项预测模型预测期的权重，分别为：4/46=0.0870，7/46=0.1522，35/46=0.7608，组合预测结果见表3。

中华人民共和国国家统计局国家数据库数据显示[1]，由于受新冠肺炎疫情的影响，2020年1-2月份社会消费品零售总额实际值52129.8亿元（1月份没有单独列出），2020年3月份社会消费品零售总额实际值：26449.9亿元。

本文建立的组合预测模型预测：2020年1-2月份社会消费品零售总额（可以作为正常情况下的社会消费品零售总额）69788.6亿元;2020年3月份社会消费品零售总额预测值33782.7亿元。1-52129.8/69788.6=25.30%;1-26449.9/33782.7=21.7%。

2020年第一季度社会消费品零售总额实际值：78579.7亿元，2020年第一季度社会消费品零售总额预测值103571.3亿元。1-78579.7/103571.3=24.13%。

预测结果表明：由于受新冠肺炎疫情的影响，2020年1-2月份我国社会消费品零售总额比正常年份下降了25.3%，3月份比正常年份下降了21.71%，降幅显著收窄。第一季度比正常年份下降了24.13%。

国家统计局贸易外经司司长蔺涛在国家统计局网站上发文《疫情对零售市场短期冲击大，消费长期向好趋势没有改变》中表明：1-2月份，社会消费品零售总额同比下降20.5%[3]，《应对疫情冲击成效初显，3月份市场销售趋于好转》中表明：3月份社会消费品零售总额同比下降15.8%[4]。国家统计局局长宁吉喆在《求是》发文《如何全面辩证看待一季度经济形势》表明：一季度，社会消费品零售总额同比下降19.0%[4]。根据统计数据计算2017年3-12月同比增长的平均值是10.37%，2018年3-12月同比增长的平均值是8.89%，2019年3-12月同比增长的平均值是8.04%[1]，且近三年同比增长逐年下降，按照2020年同比增长大约6.5%计算，两者叠加2020年1-2月份比正常情况下实际下降了27%，3月份正常情况下实际下降了22.3%，第一季度社会消费品零售总额比正常情况下实际下降了25.5%。本文的预测结果1-2月份下降了25.3%，3月份下降了21.71%，第一季度下降了24.13%与国家数据公布的结果还是比较接近的。

根据本文预测结果，第二季度4-6月份比不受新冠肺炎影响分别下降14.92%、8.72%和5.92%;降幅持续收窄，扣除同比增长的因素，5-6月份已经接近或超过上年同月水平。这与[5]中的结果还是非常接近的。

参考文献：

[1]中华人民共和国国家统计局国家数据，http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn=A01.

[2]宁吉喆.如何全面辩证看待一季度经济形势[J].求是，2020（9）：64-69.

[3]蔺涛.疫情对零售市场短期冲击大，消费长期向好趋势没有改变.http：//www.stats.gov.cn/tjsj/sjjd/202003/t20200316_1732420.html.

[4]蔺涛.应对疫情冲击成效初显，3月份市场销售趋于好转.http：//www.stats.gov.cn/tjsj/sjjd/202003/t20200316_1732420.html.

[5]蔺涛.市场销售持续回升，消费方式创新发展.http：//www.ce.cn/xwzx/gnsz/gdxw/202007/17/t20200717_35346642.shtml.

[6]魏权龄，刘起运，胡显佑，等.数量经济学[M].二版.北京：中国人民大学出版社，2008.

[7]唐小我，马永开，曾勇，杨桂元.现代组合预测和组合投资决策方法及其应用[M].北京：科学出版社，2003.

[8]陈启明，陈华友.基于IOWA算子的两类准则下的最优组合预测模型及其应用[J]，数理统计与管理，2013，32（5）：847-853.

作者简介：杨扬（1983-），男，安徽萧县人，安徽财经大学财务处财务科科长，硕士，研究方向為财务管理;杨桂元（通讯作者）（1957-），男，安徽萧县人，安徽财经大学教授，学士，研究方向为经济预测理论与方法。